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介紹的一些字符串處理的問題在日常編程中比較常見,但是在大學(xué)讀書的時(shí)候幾乎一個(gè)都沒有涉及,最近學(xué)習(xí)了一下在這里介紹給大家,僅供參考。

這些算法與內(nèi)容包括:

1、    查找一個(gè)短串在一個(gè)長串中位置;
2、    查找一個(gè)字符串中最長的重復(fù)子串;
3、    查找一個(gè)字符串中重復(fù)最多的子串;
4、    兩個(gè)字符串最長的公共子串(連續(xù));
5、    兩個(gè)字符串最長的公共子序列(不連續(xù));
6、    介紹一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),Suffix tree.

這里有一個(gè)PPT:
http://www.shnenglu.com/Files/humanchao/StringAlg.zip

-------------------------------------------------

查找一個(gè)短串在一個(gè)長串中位置

這個(gè)問題傳統(tǒng)的解法時(shí)間復(fù)雜度為O(m*n),m、n為兩個(gè)串的長度。有一個(gè)Sunday算法,可以最大限度的優(yōu)化這個(gè)比較過程,原理如下:

1、建立一個(gè)hash table,依次把search各個(gè)字符值作為table索引,為table相應(yīng)的位置一個(gè)值(表示字符存在),如果出現(xiàn)重復(fù),后面的位置會(huì)覆蓋前面的位置。
例:我們要在"WHICH-FINALLY-HALTS.—AT-THAT-POINT"(簡稱string)查找" AT-THAT "(簡稱pat),剛開始時(shí),把pat與string對(duì)齊,查看串string中與串pat 相對(duì)應(yīng)的字符(F),在pat的位置,這個(gè)查找的過程時(shí)間復(fù)雜度通過hash table的下標(biāo)索引為 O(1): 



2、如果發(fā)現(xiàn)沒有,說明字符F之前已經(jīng)無法與pat匹配,直接跳到position(F)+stringlength(pat)


 
3、發(fā)現(xiàn)”-”在pat位置3,于是重新定位對(duì)齊兩串為:

 
4、倒序(從最后一個(gè)向前)比較兩串,發(fā)現(xiàn)無法匹配,繼續(xù)跳轉(zhuǎn)->查找->定位
因?yàn)樯厦嬉呀?jīng)有一個(gè)T匹配成功,這次要從HALTS的S來查找,于是定位為:



5、上圖無法匹配,從”--AT-“中A后的”-”繼續(xù)查找,重復(fù)上過程,最終匹配如圖:
 

這個(gè)算法關(guān)鍵點(diǎn):
1、建立為pat建立hash表,以提高查找字符的速度;
2、對(duì)齊跳轉(zhuǎn),快速的后移比較,使比較次數(shù)減少。

具體的代碼實(shí)現(xiàn)可以參考鏈接:

http://blog.csdn.net/unicode1985/archive/2007/05/30/1631038.aspx


posted on 2009-11-25 17:20 胡滿超 閱讀(3148) 評(píng)論(0)  編輯 收藏 引用

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